論文の概要: Variational Quantum Approximate Spectral Clustering for Binary Clustering Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04465v1
• Date: Fri, 8 Sep 2023 17:54:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-11 12:45:48.391601
• Title: Variational Quantum Approximate Spectral Clustering for Binary Clustering Problems
• Title（参考訳）: 2元クラスタリング問題に対する変分量子近似スペクトルクラスタリング
• Authors: Hyeong-Gyu Kim, Siheon Park, June-Koo Kevin Rhee
• Abstract要約: 本稿では,変分量子近似スペクトルクラスタリング(VQASC)アルゴリズムを提案する。 VQASCは、伝統的に古典的な問題で必要とされるシステムサイズ、Nよりも少ないパラメータの最適化を必要とする。 合成と実世界の両方のデータセットから得られた数値結果について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7550566004119158
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In quantum machine learning, algorithms with parameterized quantum circuits (PQC) based on a hardware-efficient ansatz (HEA) offer the potential for speed-ups over traditional classical algorithms. While much attention has been devoted to supervised learning tasks, unsupervised learning using PQC remains relatively unexplored. One promising approach within quantum machine learning involves optimizing fewer parameters in PQC than in its classical counterparts, under the assumption that a sub-optimal solution exists within the Hilbert space. In this paper, we introduce the Variational Quantum Approximate Spectral Clustering (VQASC) algorithm - a NISQ-compatible method that requires optimization of fewer parameters than the system size, N, traditionally required in classical problems. We present numerical results from both synthetic and real-world datasets. Furthermore, we propose a descriptor, complemented by numerical analysis, to identify an appropriate ansatz circuit tailored for VQASC.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習において、ハードウェア効率アンサッツ(HEA)に基づくパラメータ化量子回路(PQC)を持つアルゴリズムは、従来のアルゴリズムよりも高速な処理を可能にする。 教師付き学習タスクに多くの注意が向けられているが、pqcを用いた教師なし学習は比較的未調査のままである。 量子機械学習における1つの有望なアプローチは、ヒルベルト空間内に準最適解が存在するという仮定の下で、古典的よりもPQC内のパラメータを最適化することである。 本稿では,従来の古典的問題において必要であったシステムサイズ,Nよりも少ないパラメータの最適化を必要とするNISQ互換手法である変分量子近似スペクトルクラスタリング(VQASC)アルゴリズムを提案する。 合成と実世界の両方のデータセットの数値結果を示す。 さらに,VQASCに適したアンザッツ回路を特定するために,数値解析によって補完される記述子を提案する。

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